在使用pytorch进行深度神经网络学习时，遇到了代码不能复现的情况，很是令人烦恼，经过一番实验，找到了一种设置方法。

在进行微表情识别研究时，使用到了山东大学发布的MMEW微表情数据集，这个数据集提供的数据是图片的形式。数据集在采集的时候使用的帧率是90帧，而使用图片进行连续查看的时候，帧率大概能达到10几帧，看到的面部表情的运动特别慢，不容易进行微表情的面部动作分析。把图片合成视频后，可以通过视频软件的倍速播放功能的0.5倍速可以得到比较好的查看效果。

anaconda 2021.11 python 3.7.13 环境 安装mediapipe（0.8.10），导入mediapipe提示protobuf版本错误，安装正确版本的prtobuf问题得到解决。

1.nuget链接：https://ros-win.visualstudio.com/ros-win/_packaging?_a=package&feed=public&package=ros-galactic-desktop&protocolType=NuGet&version=20210317.0.0.2107070002-pre&view=versio

1.http://www.newsmth.net/nForum/#!article/NewSoftware/195937 2.http://forums.mydigitallife.info/threads/65739-KMSpico-Official-Thread 看起来还不错，还不测试，做个记录，需要的时间，可以下载下来试试。

系统 Windows 10Android Studio 4.0.11.设置proxy，能够使得下载SDK,NDK等速度变快。File->Settings 然后可以看到下面页面下面这张图修改的是局部，全局文件位置为C:\Users\UserName\.gradle\gradle.properties2.设置maven能使项目build时安装依赖项的速度提高build.gradle(Projec

ram_tb.v`timescale 1ns/1nsmodule ram_tb();reg clk;reg [7:0] addr;wire [7:0] data;ram ram1(.clk(clk),.addr(addr),.data(data));initialbeginclk = 0;addr = 8'b00000000;en...

1.HSE晶振8M，负载电容选择20pF2.RTC晶振32.768kHZ，负载电容选择6.8pF3.4个VCC滤波电容选择104，在频率覆盖范围内电容越大越好，如果频率高的话，电容较大，充电时间会变长，信号就失真了。4.如果使用STM32内部AD记得通过VDDA或Vref加外部基准，例如4315.如果使用USB,记得为USB D+加上拉电阻（4.7k），D+和D-都需要加限流电阻（

1.官方网站：https://www.raspberrypi.org/2.github 地址：http://raspberrypi.github.io/3.资料地址：https://github.com/raspberrypi4.原理图地址：https://github.com/raspberrypi/documentation/tree/master/hardware/raspber

1.导入pandas库2.创建excel标题3.添加一行数据4.设置其中一列为索引5.保存到excelimport pandas as pdres = pd.DataFrame(columns=('T1', 'T2', 'T3'))res = res.append([{'T1':1,'T2':10.0}], ignore_index=True)res.set_index('T1',inplace=